p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Image Processing dan Histogram of Oriented Gradient untuk Mendeteksi Slot Parkir Suatu Supermarket
Teresia Ratna Calista a1 , Nuur Wachid Abdul Majid a2 , Rian Andrian a3
a Pendidikan Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Pendidikan Indonesia Jln. Veteran No 8 Kabupaten Purwakarta. Jawa Barat, Indonesia
1 teresiaratna@upi.edu, 2 nuurwachid@upi.edu, 3 rianandrian@upi.edu

## Abstrak
Banyaknya  antusias  masyarakat  untuk  mengunjungi  supermarket  di  awal  bulan  menciptakan  sebuah permasalahan  baru,  yaitu  terletak  pada  lahan  parkir.  Ditambah  keadaan  lokasi lahan  parkir  supermarket  yang sempit membuat para pengunjung kebingungan dalam mencari tempat parkir kendaraan mereka. Berdasarkan permasalahan  tersebut  penulis  merasa  diperlukannya  sebuah  sistem  yang  bertujuan  untuk  memonitoring  dan mencari slot parkir yang kosong pada sebuah lahan parkir supermarket, sistem ini ditujukan bagi petugas parkir dan  para  pengunjung  supermarket.  Penelitian  ini  berpacu  pada  metode  AI  Project  Cycle  dan  untuk  proses pembuatan, sistem ini menerapkan Image Processing dan menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG), data yang digunakan adalah berupa video dan sampel gambar sebuah lahan parkir, objek yang digunakan peneliti untuk pengujian adalah berupa simulasi lahan parkir (market sederhana) dan mobil mainan mini. Dari hasil  pengujian  dengan  posisi  kamera  dan  angle  shot  dari  atas  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  akurat  dengan banyak tepi yang terdeteksi 1126, 1843, 855 dan akurasi sebesar 91,6% program ini dapat dikatakan sudah dapat mendeteksi slot parkir mana yang kosong dan terisi.
Kata kunci: Smart Parking System;Image Processing; Histogram of Oriented Gradient (HOG); Computer Vision, Supermarket

## Implementation of Image Processing and Oriented Gradient Histogram to Detect Supermarket Parking Slots

## Abstract
The  large  number  of  people's  enthusiasm  to  visit  supermarkets  at  the  beginning  of  the  month  creates  a  new problem, which lies in the parking lot. Plus the location of the supermarket parking lot is narrow, making visitors confused in finding a parking space for  their vehicle. Based on these problems the author feels the need for a system that aims to monitor and find empty parking slots in a supermarket parking lot, this system is intended for parking attendants and supermarket visitors. This research is based on the AI Project Cycle method and for the manufacturing process, this system applies Image Processing and uses the Histogram of Oriented Gradient (HOG) method, the data used are in the form of videos and sample images of a parking lot, the object used by researchers for testing is in the form of parking lot simulation (simple market) and mini toy car. From the test results with the camera position and angle shot from above, it gets an accurate accuracy value with many detected edges of 1126, 1843, 855 and an accuracy of 91.6%. This program can be said to be able to detect which parking slots are empty and filled.
Keywords: Smart Parking System, Image Processing, Histogram of Oriented Gradient (HOG), Computer Vision, Supermarket

## I. P ENDAHULUAN
Keberadaan pusat perbelanjaan atau supermarket memiliki banyak  manfaat  bagi  masyarakat  khususnya  bagi masyarakat  di  daerah  perkotaan,  letak  supermarket  yang terletak di tengah perkotaan dan dekat dengan perumahan dirasa  sangat  strategis  bagi  para  masyarakat,  tidak  jarang membuat  para  masyarakat  memilih  pergi  kesana
dibandingkan  ke  pasar  tradisional  yang  kurang  terjaga kebersihannya.  Tentunya  ada  banyak  motif  pengunjung yang  mengunjungi  supermarket,  ada  yang  hanya  sekedar untuk  membeli  cemilan  maupun  untuk  berbelanja kebutuhan pokok seperti minyak, beras maupun sayur dan buah-buahan.    Berdasarkan  data  Tingkat  Kunjungan  ke Tempat  Belanja  pada  periode  oktober  –  desember  2020
diketahui  bahwa  setiap  bulannya  terjadi  peningkatan pengunjung  hingga  mencapai  angka  69%  pada  bulan desember yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tingkat Kunjungan ke Tempat Belanja
Dilihat dari data tersebut dapat kita ketahui bahwa antusias masyarakat  untuk  mengunjungi  supermarket  sangat  besar terkhusus  pada  akhir  atau  awal  bulan  dimana  banyak masyarakat  yang  berbelanja  untuk  memenuhi  kebutuhan bulanan  mereka.  Hal  ini  tentunya  menciptakan  sebuah permasalahan baru, yaitu terletak pada lahan parkir. Tidak sedikit supermarket yang memiliki lahan parkir yang tidak luas  atau  sempit  sehingga  membuat  para  pengunjung kebingungan untuk memarkirkan kendaraan mereka. Tidak jarang juga terdapat slot parkir yang    kosong namun tidak terlihat  oleh  para  pengunjung  maupun  petugas  parkir karena  banyaknya  kendaraan  yang  sudah  terparkir sebelumnya,  kurangnya  informasi  mengenai  area  parkir mana  yang  kosong  dan  terisi  ini  pada  akhirnya mengakibatkan terjadi penumpukan kendaraan pada lahan parkir  yang  tidak  jarang  membuat  macet  (tidak  dapat bergerak keluar maupun masuk) di lahan parkir itu sendiri dan pada akhirnya menghambat aktivitas para pengunjung untuk berbelanja.
Tentunya manajemen parkir di sebuah supermarket sangat dibutuhkan, karena seringkali para pengunjung dan petugas parkir  kesulitan  mencari  slot  parkir  dan  menggunakan banyak cara tradisional seperti memeriksa setiap baris yang diprediksi  masih  kosong  lebih  parahnya  ada  yang menggunakan  cara  bongkar  pasang  atau  merangkai kembali posisi parkir beberapa mobil yang sudah terparkir sebelumnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  ditemukan  bahwa penelitian  tersebut  telah  membuat  sebuah  sistem  dimana dapat mendeteksi slot parkir namun masih ada kekurangan didalamnya,  yaitu  program  tersebut  hanya  dapat melakukan deteksi pagi hari saja karena program tersebut menggunakan  metode blob  detection yang  cara  kerjanya sangat mempengaruhi kondisi sekitar khususnya pencahayaan di lokasi lahan parkir. Hasil akurasi dari data training  dan  test  juga  menunjukkan  bahwa  program tersebut belum cukup akurat untuk mendeteksi slot parkir di  supermarket  yang  ramai  dikunjungi  tidak  hanya  pada pagi hari saja namun juga sore dan malam hari.
Berdasarkan  permasalah  di  atas,  maka  sangat  diperlukan sebuah  sistem  yang  berguna  untuk  mempermudah  para pengunjung  supermarket  untuk  mencari  dan  memilih  slot parkir  kosong  pada  supermarket  yang  dikunjunginya sehingga tidak terjadi penumpukan pada satu supermarket dan diharapkan dapat mempermudah aktivitas pengunjung, selain itu diperlukan juga sebuah program slot parkir yang dapat  mendeteksi  slot  parkir  dengan  pencahayaan  yang minim  atau  dapat  dikatakan  program  tersebut  dapat mendeteksi  pada  pagi  hingga  malam  hari.  Dengan memanfaatkan Artificial Intelligence dirasa sebagai solusi yang  efektif  untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut, dengan  memanfaatkan  teknologi computer  vision yang dapat  menangkap  gambar  maupun  video  keadaan  lahan parkir  di  supermarket,  teknologi  AI  ini  harapkan  dapat membuat  sebuah  sistem  dimana  akan  memvisualisasikan lahan  parkir  yang  terdapat  di  sebuah  supermarket  dan memperlihatkan dimana area parkir yang kosong maupun yang  sudah  terisi.  Dari  gambar  maupun  video  tersebut kemudian  akan  diproses  menjadi  sebuah  data  yang digunakan  oleh  sistem  yang  akan  dibuat  sehingga  dapat mendeteksi dan menghasilkan sebuah informasi berupa slot parkir mana yang kosong dan terisi.
Sistem  Informasi  ini  akan  menggunakan  teknik Image Processing dimana  juga  memanfaatkan  kamera  Webcam atau CCTV yang dapat digunakan untuk memantau kondisi di  lahan  parkir. Image  Processing (Pengolahan  Citra) adalah  sistem  yang  dapat  memproses  masukan  ( input ) berupa  citra  atau  gambar  ( image )  dan  mengeluarkan keluaran  ( output )  yang  juga  berupa  citra  atau  gambar ( image ). Image  processing ini  berfokus  pada  pemrosesan gambar  mentah  untuk  menerapkan  beberapa  jenis transformasi yang bertujuan untuk memperbaiki citra dan atau  memperoleh  hasil  sehingga  data  yang  dikeluarkan dapat digunakan untuk proses selanjutnya. Citra yang biasa digunakan dapat diperoleh dari berbagai macam, bisa dari kamera digital, webcam sampai kamera smartphone. Dari object  mobil  yang  berhasil  ditangkap  oleh  webcame  itu kemudian  akan  diproses  menjadi  sebuah  data  dengan metode Histogram  of  Oriented  Gradient yang  akan digunakan  oleh  sistem  yang  sudah  dibuat  sehingga  dapat mendeteksi  dan  menghasilkan  sebuah  informasi  berupa lahan parkir mana yang kosong dan terisi.

## II. M ETODOLOGI
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berpacu  pada AI  Project  Cycle yang  khusus  digunakan untuk  sistem  informasi  yang  mengimplementasikan Computer  Vision .  Pada  tahap  pengumpulan  data  penulis mencari berbagai data baik gambar maupun video berupa lahan  parkir  dengan  berbagai  layout  dan  juga  mengenai pengolahan  citra  yang  akan  digunakan  pada  program  ini. Tahap selanjutnya adalah tahapan pengolahan data dengan memberikan  anotasi  berupa  bentuk  slot  parkir  yang terdapat pada lahan parkir yang digunakan dan mengolah sampel  gambar  dengan  metode Histogram  of  Oriented Gradient (HOG)  untuk  mendeteksi  garis  tepi  dari  object yang melewati lahan parkir. Pada tahap pengujian penulis
melakukan  pengujian  pada  program  menggunakan perhitungan secara manual untuk mencari nilai akurasi dari program  yang  dibuat  untuk  mengetahui  apakah  program tersebut  sudah  akurat  atau  belum.  Pada  tahap  terakhir, setelah  program  sudah  selesai  dan  teruji  dengan  nilai akurasi  yang  baik  maka  dilakukan  tahap  deployment dengan membuat sebuah sistem informasi berbasis website tujuannya agar mudah diakses oleh petugas parkir maupun pengujung.
a. Problem Scoping
Banyaknya  antusias  masyarakat  untuk  mengunjungi supermarket terkhusus pada akhir atau awal bulan dimana banyak  masyarakat  yang  berbelanja  untuk  memenuhi kebutuhan bulanan mereka. Hal ini tentunya menciptakan sebuah permasalahan baru, yaitu terletak pada lahan parkir. Tidak sedikit supermarket yang memiliki lahan parkir yang tidak luas atau sempit sehingga membuat para pengunjung kebingungan untuk memarkirkan kendaraan mereka. Tidak jarang juga terdapat slot parkir yang kosong namun tidak terlihat  oleh  para  pengunjung  maupun  petugas  parkir karena  banyaknya  kendaraan  yang  sudah  terparkir sebelumnya,  kurangnya  informasi  mengenai  area  parkir mana  yang  kosong  dan  terisi  ini  pada  akhirnya mengakibatkan terjadi penumpukan kendaraan pada lahan parkir  yang  tidak  jarang  membuat  macet  (tidak  dapat bergerak keluar maupun masuk) di lahan parkir itu sendiri dan pada akhirnya menghambat aktivitas para pengunjung untuk berbelanja.
b. Data Acquisition
Sumber  data  yang  penulis  gunakan  berasal  dari  youtube, penulis mengunduh beberapa video yang berisikan sebuah rekaman lahan parkir kendaraan bermobil di suatu tempat dan  juga  mengambil  sampel  gambar  dengan  cara mengcapture video tersebut untuk mempermudah pengolahan data. Video dan gambar tersebut nantinya akan diolah  supaya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  untuk pembuatan program yang akan dibuat c. Data Exploration
Dalam  tahapan  ini  penulis  mengimplementasikan image processing dengan menggunakan image thresholding serta image  blur . Image  thresholding sendiri  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  memisahkan  antara  objek dan backgroundnya. Dan image blur adalah metode yang digunakan untuk mengurangi noise pada gambar, sehingga data yang didapat bisa lebih akurat. Pada tahap ini penulis juga  melakukan  anotasi  pada  sampel  gambar  yang  sudah diambil  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  untuk  nantinya dapat diolah ke tahap selanjutnya.
Gambar 2. Image Thresholding
Gambar 3. Image blur
d.
Modelling
Pada tahap ini, penulis melakukan training dan test secara manual dikarenakan kondisi data yang tidak memungkinkan  untuk  dilakukan  pemodelan  secara otomatis,  perhitungan  yang  penulis  gunakan  adalah menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑈𝑗𝑖 𝐶𝑜𝑏𝑎 × 100% (1)
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟  =  100%  −  𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (2) e. Deployment
Berdasarkan  permasalah  yang  ada,  penulis  merasa  sangat diperlukannya sebuah sistem informasi yang berguna untuk mempermudah para petugas parkir melakukan monitoring di tempat parkir dan memudahkan pengunjung supermarket untuk mencari dan memilih slot parkir kosong pada  supermarket  yang  dikunjunginya  sehingga  tidak terjadi penumpukan pada satu supermarket dan diharapkan dapat  mempermudah  aktivitas  pengunjung.  Penulis kemudian  mengembangkan  sebuah  sistem  informasi berbasis website yang dapat menangkap serta mendeteksi slot parkir pada lahan parkir secara real-time dengan nama Parking  Space  Counter ,  aplikasi  ini  dirasa  dapat menyelesaikan segala permasalah yang ada.
Adapun  tahap-tahapan  pada  AI  Project  Cycle  ini  dapat dilihat seperti pada Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Tahapan AI Project Cycle

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  proses  pengujian  program  penulis  menggunakan simulasi  lahan  parkir  dan  melakukan  perhitungan  dengan menggunakan  perhitungan  akurasi  secara  manual.
Pengujian dilakukan menggunakan pengujian HOG untuk menghasilkan  nilai  akurasi  dari  program.  Pengujian dilakukan  sebanyak  5  kali  pada  waktu  tertentu.  Untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal,  penulis  juga memperhatikan  posisi  kamera  dengan  mengambil  video dari posisi atas lahan parkir.  Proses pengujian dapat dilihat pada Gambar 5 dan Tabel 1 berikut.
Gambar 5. Tahap Pengujian
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN No Banyak Tepi Jumlah Slot Jumlah Terdeteks i Jumlah yang Benar Akurasi (%) 1 1230, 2076 12 2 2 100% 2 1126, 1843, 855 12 2 3 91,6% 3 1282, 1492, 1054, 1698 12 4 4 100% 4 1211, 1481, 1316, 1586, 1750 12 5 5 100% 5 1245, 1710, 1834, 1798, 1520, 1036 12 6 6 100%
Dari  hasil  pengujian  dapat  diketahui  bahwa  semakin banyak  tepi  yang  terdeteksi  maka  nilai  akurasi  yang dihasilkan semakin besar. Dapat dilihat dari hasil yang baik yaitu  pada  banyak  tepi  sebesar  1282,  1492,  1054,  1698 pada  setiap  slot  akan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 100%.  Sedangkan  pada  percobaan  2  dimana  banyak  tepi sebesar 1126, 1843, 855 menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,6%.
Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  banyaknya  tepi  yang terdeteksi sangat berpengaruh pada hasil deteksi slot parkir, dan juga perlu diperhatikannya tata letak atau posisi kamera pada saat pengujian.
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  dihasilkan  nilai  yang akurat,  penulis  kemudian  melakukan deployment dengan membuat sebuah sistem informasi berbasis website dengan tampilan sebagai pada Gambar 6 dan Gambar 7 berikut.
Gambar 6. Homepage Parking Space Counter
Gambar 5. About Us

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  bahwa  hasil  setiap deteksi slot parkir dari program ini sangat dipengaruhi oleh banyaknya  tepi  yang  terdeteksi  dan  juga  tata  letak  atau posisi  kamera.  Program  ini  juga  dapat  digunakan  para petugas  parkir  untuk  monitoring  lahan  parkir  dan membantu para pengunjung untuk mencari slot parkir yang kosong  karena  akurasi  yang  dihasilkan  dari  proses pengujian mendapatkan nilai yang baik.
Untuk  penelitian  dan  pengembangan  sistem  informasi  ini kedepannya bisa dikembangkan dengan cara memperbarui ataupun  menambah  dataset  yang  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  secara  otomatis  (tidak melakukan perhitungan secara manual) serta meningkatkan nilai  akurasi  dari  program  tersebut.  Kemudian  perlu dilakukan pengolahan data pada sampel untuk mendeteksi slot yang kosong dan terisi dengan menggunakan metode object detection yang pada kasus ini object tersebut berupa mobil, agar dapat mengidentifikasi slot lebih baik dan lebih akurat.  Selain  itu,  sistem  informasi  ini  dapat  pula dikembangkan  menjadi  sebuah  sistem  informasi  berbasis android  untuk  mempermudah  para  pengunjung  untuk mencari  dan  memilih  slot  parkir  tidak  hanya  pada  satu
supermarket saja, namun bisa juga menampilkan beberapa supermarket.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah membantu  khususnya  kepada  Pengajar  mata  kuliah Artificial Intelligence dan Computer Vision, Pembimbing akademik  dan  rekan-rekan  program  Studi  Independen Bersertifikat yang telah memberikan ilmu, membantu dan memberikan  kesempatan  untuk  dapat  menyelesaikan penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] N.  Dalal  and  B.  Triggs.  ―Histograms  of  Oriented  Gradients  for Human    Detection‖.  IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer Vision  and Pattern Recognition, 2005.
[2] Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  R.E.,  (  2002).  Digital  Image  Processing second edition, New Jersey: Prentice-Hall, Inc [3] Lusiana,  V.  (2013).  Deteksi  Tepi  pada  Citra  Digital  menggunakan Metode Kirsch dan Robinson. Dinamik, 18(2).
[4] Yulianti,  M.,  Suhery,  C.,  & Ruslianto,  I.  Pendeteksi  Tempat  Parkir Mobil  Kosong  Menggunakan  Metode  Canny.  Coding  Jurnal  Komputer dan Aplikasi, 5(3).
[5] Endra, R. Y., Cucus, A., Afandi, F. N., & Syahputra, M. B. (2018). Deteksi  Objek  Menggunakan  Histogram  Of  Oriented  Gradient  (Hog) Untuk  Model  Smart  Room.  Explore:  Jurnal  Sistem  informasi  dan telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika), 9(2).
[6] R.  Vinuesa,  H.  Azizpour,  I.  Leite,  M.  Balaam,  V.  Dignum,  S. Domisch,  A.  Felländer,  S.  D.  Langhans,  M.  Tegmark  and  F.  F.  Nerini, “The  role  of  artificial  intelligence  in  achieving  the  Sustainable Development Goals,” NATURE COMMUNICATIONS, pp. 1-10, 2020. [7] Nugraha,  R.,  Jati,  A.  N.,  &  Ahmad,  U.  A.  (2016).  Implementasi Histogram  Of  Oriented  Gradient  (hog)  Pada  Embedded  Sistem  Untuk Identifikasi  Slot  Parkir  Sebagai  Pendukung  Smart  Parking  System. eProceedings of Engineering, 3(1).
[8] Abidin,  M.  Z.,  &  Pulungan,  R.  (2020).  A  systematic  review  of machine-vision-based  smart  parking  systems.  Sci.  J.  Informatics,  7(2),
213-227. [9]
Tanuwijaya,  E.,  &  Fatichah,  C.  (2020).  Penandaan  Otomatis Tempat  Parkir  Menggunakan  YOLO  Untuk  Mendeteksi  Ketersediaan Tempat  Parkir  Mobil  Pada  Video  CCTV.  Briliant:  Jurnal  Riset  dan Konseptual, 5(1), 189-198.
[10] Jupiyandi, S., Saniputra, F. R., Pratama, Y., Dharmawan, M. R.,  &  Cholissodin,  I.  (2019).  Pengembangan  deteksi  citra  mobil  untuk mengetahui  jumlah  tempat  parkir  menggunakan  CUDA  dan  modified YOLO. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(4), 413-419. [11]
Mauludy,  A.  T.,  Khrisne,  D.  C.,  &  Saputra,  K.  O.  (2020). Rancang  Bangun  Aplikasi  Pencarian  Slot  Parkir  Kosong  Untuk Kendaraan  Roda  Empat  Dengan  Pendekatan  Computer  Vision.  Jurnal SPEKTRUM Vol, 7(1).
[12] NAO,  C.  P.  R.  Aplikasi  Deteksi  Objek  Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient Untuk Modul Sistem.
[13] Nugraha,  K.  A.  (2019).  Deteksi  area  parkir  mobil  berbasis marker  menggunakan  moment  invariants  dan  K-NN.  Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 5(1).
[14]
Taylor,  O.,  Ezekiel,  P.  S.,  &  Emmah,  V.  T.  (2021).  Smart Vehicle Parking System Using Computer Vision and Internet of Things (IoT).  European  Journal  of  Information  Technologies  and  Computer Science, 1(2), 11-16.
[15] Rahman,  S.,  & Dafitri,  H.  (2019).  Aplikasi  Simulasi  Deteksi Lokasi  Parkir  Kosong  Menggunakan  Ektraksi  Ciri  Objek.  InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 4(1), 99-104.